PyTorch^[1]

PyTorch的torch.compile迎来重大升级，推出“全图可追溯性”功能，彻底打破模型编译的“局部优化”瓶颈。该特性通过革新底层编译架构，实现跨模块算子依赖追踪与单一计算图生成，使算子融合率从40%提升至85%，并通过全局内存优化减少15%-40%显存占用。实测显示，BERT训练速度提升28%，ResNet推理延迟降低35%，动态控制流模型错误率降至接近零。开发者部署流程大幅简化，模型导出时间从数小时缩至10分钟，跨平台迁移成功率提升至95%。目前HuggingFace、NVIDIA Triton等已集成该特性，助力大模型训练与推理效率飞跃。